[發(fā)明專利]一種基于教育云平臺(tái)的試題隨機(jī)生成方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211079201.6
• 申請(qǐng)日: 2022-09-05
• 公開（公告）號(hào): CN115422457A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈小蓮;郭文科;張凌峰;盧釗雄
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東莞市亞太未來軟件有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/36;G06Q50/20
• 代理公司: 深圳市中科創(chuàng)為專利代理有限公司 44384
• 代理人: 尹益群;楊春

本申請(qǐng)涉及遠(yuǎn)程教育技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種對(duì)于不同教育參與者的試題推薦技術(shù)，具體為一種基于教育云平臺(tái)的試題隨機(jī)生成方法及系統(tǒng)；包括以下方法：采集所述目標(biāo)用戶存儲(chǔ)的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息；基于所述實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息確定對(duì)應(yīng)的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，提取所述知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)；基于多個(gè)所述知識(shí)點(diǎn)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，并基于所述知識(shí)圖譜構(gòu)建試題網(wǎng)絡(luò)；獲取與所述知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史試題以及所述歷史試題對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)，基于所述關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整所述試題網(wǎng)絡(luò)；基于調(diào)整后的試題網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行試題推薦；所述知識(shí)點(diǎn)包括元知識(shí)點(diǎn)以及基于所述元知識(shí)點(diǎn)獲得復(fù)合知識(shí)點(diǎn)，所述元知識(shí)點(diǎn)用于表征學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息中心的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)信息中的基本知識(shí)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及遠(yuǎn)程教育技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種對(duì)于不同教育參與者的試題推薦技術(shù)，具體為一種基于教育云平臺(tái)的試題隨機(jī)生成方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，教育行業(yè)模式也變得逐漸多樣化，不單單采用線下的方式進(jìn)行課程以及知識(shí)的學(xué)習(xí)，以線上進(jìn)行授課的形式越來越得到普遍。而針對(duì)于線上教育中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)為針對(duì)于學(xué)生能力的測(cè)評(píng)，而進(jìn)行能力測(cè)評(píng)的方式主要基于試題進(jìn)行測(cè)試。但在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，面對(duì)浩如煙海的試題資源，學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)練習(xí)完所有相關(guān)的試題是不可能的。如何讓學(xué)生在有限時(shí)間內(nèi)練習(xí)適合個(gè)體認(rèn)知水平和發(fā)展的試題是一個(gè)重要的研究課題。

推薦系統(tǒng)這一思想是在1994年被Resnick等人引入的，推薦算法是推薦系統(tǒng)的核心，目前的推薦算法主要被分為基于內(nèi)容的推薦算法、基于協(xié)同過濾的推薦算法和混合推薦算法。協(xié)同過濾算法是這三類推薦算法中最簡(jiǎn)單易懂且應(yīng)用最廣泛的推薦算法，尤其在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用效果特別顯著。近些年，有學(xué)者將學(xué)生對(duì)象看作電子商務(wù)中的用戶，試題看作商品，學(xué)生在測(cè)試試題后的得分看作用戶對(duì)商品的評(píng)分，使用協(xié)同過濾推薦算法進(jìn)行學(xué)生的得分預(yù)測(cè)。還有學(xué)者使用基于近鄰和模型的協(xié)同過濾來預(yù)測(cè)學(xué)生在試題上的得分。雖然協(xié)同過濾算法普適性高，但是其旨在通過學(xué)生答題的共性來預(yù)測(cè)學(xué)生的得分，忽略了學(xué)生的個(gè)性特征。

而針對(duì)于以上問題的解決，目前采用的方式主要基于推薦策略，例如通過統(tǒng)計(jì)學(xué)生不同學(xué)習(xí)點(diǎn)的答題正確率，人為界定需要練習(xí)題目的數(shù)量和難度規(guī)則。這就需要專業(yè)的專家來評(píng)估不同類型學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)場(chǎng)景，歸為多個(gè)分類，并針對(duì)每個(gè)分類定義詳細(xì)的規(guī)則。這種方式對(duì)于領(lǐng)域?qū)＜业囊筝^高，限于人力，實(shí)際上也只能將學(xué)習(xí)者分類為非常有限的學(xué)習(xí)模式，并不能完成因人而異的推薦效果，試題推薦精度差。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決以上的技術(shù)問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于教育云平臺(tái)的試題隨機(jī)生成方法及系統(tǒng)，能夠通過計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于知識(shí)圖譜的獲取并且通過至少兩次的訓(xùn)練使獲得的知識(shí)圖譜與對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，并且基于目前學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)能夠得到在當(dāng)下學(xué)習(xí)目標(biāo)情況下對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜以及基于知識(shí)譜圖對(duì)應(yīng)的試題，并將對(duì)應(yīng)的試題推薦給對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶。

為了達(dá)到上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，一種基于教育云平臺(tái)的試題隨機(jī)生成方法，應(yīng)用于多個(gè)用戶端，生成試題并將試題發(fā)送至對(duì)應(yīng)的目標(biāo)用戶，包括以下方法：采集所述目標(biāo)用戶存儲(chǔ)的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息；基于所述實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息確定對(duì)應(yīng)的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，提取所述知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)；基于多個(gè)所述知識(shí)點(diǎn)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，并基于所述知識(shí)圖譜構(gòu)建試題網(wǎng)絡(luò)；獲取與所述知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史試題以及所述歷史試題對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù)，基于所述關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整所述試題網(wǎng)絡(luò)；基于調(diào)整后的試題網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行試題推薦；所述知識(shí)點(diǎn)包括元知識(shí)點(diǎn)以及基于所述元知識(shí)點(diǎn)獲得復(fù)合知識(shí)點(diǎn)，所述元知識(shí)點(diǎn)用于表征學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息中心的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)信息中的基本知識(shí)點(diǎn)。

第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建包括以下方法：獲取元知識(shí)點(diǎn)，所述元知識(shí)點(diǎn)用于表征學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息中的任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)信息中的基本知識(shí)點(diǎn)；基于至少兩個(gè)所述元知識(shí)點(diǎn)獲取復(fù)合知識(shí)點(diǎn)；基于至少兩個(gè)所述元知識(shí)點(diǎn)和所述復(fù)合知識(shí)點(diǎn)構(gòu)建知識(shí)數(shù)據(jù)子庫(kù)；基于多個(gè)知識(shí)數(shù)據(jù)子庫(kù)構(gòu)建用于表征全部學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，所述知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中配置有對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)信息的標(biāo)簽信息。